Modelação Preditiva

Como funciona a modelação preditiva

O desenvolvimento de um modelo preditivo segue um processo estruturado que transforma dados brutos em previsões acionáveis. Este fluxo de trabalho inclui normalmente várias fases-chave:

1. Recolha e preparação de dados: O processo começa com a recolha de dados históricos relevantes, que servem como dados de formação. Segue-se um passo crucial de pré-processamento de dados, em que os dados são limpos, formatados e enriquecidos para garantir a sua qualidade e consistência.
2. Seleção e treino do modelo: É selecionado um algoritmo adequado com base no problema. Os tipos mais comuns incluem modelos de classificação, que prevêem uma categoria (por exemplo, sim/não), e modelos de regressão, que prevêem um valor numérico. O modelo é então treinado no conjunto de dados preparado.
3. Avaliação e afinação: O desempenho e a exatidão do modelo são avaliados utilizando dados de validação. Isto envolve frequentemente o ajuste de hiperparâmetros para otimizar a sua capacidade de previsão.
4. Implementação e monitorização: Uma vez validado, o modelo é colocado em produção através da implementação do modelo para fazer previsões no mundo real. A monitorização contínua do modelo é essencial para garantir a sua eficácia ao longo do tempo.

Aplicações no mundo real

A modelação preditiva é aplicada em muitos sectores para resolver problemas complexos.

• Manutenção preditiva na indústria transformadora: Na IA para o fabrico, os modelos analisam os dados dos sensores das máquinas para prever quando é provável que um componente falhe. Por exemplo, um modelo pode aprender os padrões de vibração que precedem uma avaria. Isto permite uma manutenção proactiva, reduzindo significativamente o tempo de inatividade não planeado e os custos. Pode obter mais informações sobre estratégias de manutenção preditiva na Deloitte. Os sistemas de visão por computador, alimentados por modelos como o Ultralytics YOLO, podem melhorar este processo, inspeccionando visualmente o equipamento para detetar defeitos, fornecendo dados críticos ao sistema preditivo.
• Previsão da procura no retalho: As empresas de retalho utilizam modelos preditivos para prever a procura de produtos através da análise de dados históricos de vendas, sazonalidade e eventos promocionais. Este é um componente essencial da IA no retalho que ajuda a otimizar a gestão do inventário, garantindo que os artigos populares estão em stock e evitando o excesso de stock dos menos populares.

Modelação Preditiva vs. Conceitos Relacionados

É útil distinguir a modelação preditiva de termos estreitamente relacionados:

• Aprendizagem automática (ML): A modelação preditiva é uma das principais aplicações do ML. A aprendizagem automática fornece os algoritmos e métodos utilizados para construir os modelos, enquanto a modelação preditiva é a prática específica de utilizar esses modelos para prever eventos futuros.
• IA estatística: Esta é a base teórica sobre a qual são construídos muitos modelos de previsão. Os métodos clássicos da IA estatística, como a regressão linear e logística, são formas diretas de modelação preditiva.
• Deteção de anomalias: Enquanto a modelação preditiva prevê um resultado futuro provável, a deteção de anomalias centra-se na identificação de pontos de dados invulgares que se desviam dos padrões estabelecidos. Por exemplo, um sistema de deteção de anomalias pode assinalar um batimento cardíaco irregular, enquanto um modelo preditivo pode prever o risco a longo prazo de doença cardíaca com base no historial do paciente.

Ferramentas e plataformas

O desenvolvimento e a implantação de modelos preditivos geralmente envolvem o uso de bibliotecas e plataformas de software especializadas. Bibliotecas populares de aprendizagem automática, como Scikit-learn, e estruturas de aprendizagem profunda, como PyTorch e TensorFlow, fornecem os blocos de construção para muitos modelos preditivos. Plataformas como o Kaggle oferecem conjuntos de dados e ambientes para experimentação. Para gerir o ciclo de vida de ponta a ponta, plataformas como o Ultralytics HUB fornecem ferramentas para treinar, gerir conjuntos de dados, acompanhar experiências e implementar modelos. Recursos como Machine Learning Mastery e Towards Data Science oferecem mais oportunidades de aprendizagem.